AI 時代のためのワークグループ アプライアンス
イノベーションの最先端に立つデータ サイエンス チームも、プロジェクトを完了するための AI 計算資源の確保にしばしば悩まされます。複数のユーザーに最大限のパフォーマンスを同時に与える専用リソースを必要としているのです。NVIDIA DGX Station™ A100 はデータ サイエンス チームに AI スーパーコンピューティングをもたらします。データ センターがなくても、あるいは IT に追加投資しなくても、データ センターのテクノロジがもたらされます。パフォーマンスはパワフルで、ソフトウェア スタックは完全に最適化されており、NVIDIA DGXperts に直接問い合わせることができるため、インサイトを得るまでの時間が短縮されます。
DGX Station A100 を利用すれば、組織は、NVIDIA DGX™ ベースの他のインフラストラクチャとシームレスに統合されたシステムを利用し、あらゆるワークロード (トレーニング、推論、データ分析) のために、集中型 AI リソースを複数のユーザーに提供できます。また、マルチインスタンス GPU (MIG) を利用すると、最大 28 台の独立した GPU デバイスを個々のユーザーに割り当てることができます。
DGX Station A100 は、サーバー級ながら、データ センターの電力と冷却機能を必要としない AI システムです。DGX Station A100 は 4 つの NVIDIA A100 Tensor コア GPU、最上位のサーバー級 CPU、超高速 NVMe ストレージ、最先端の PCIe Gen4 バスを備えています。それに加えてリモート管理が可能で、サーバーのように管理できます。
企業のオフィス、研究室、研究施設、さらには自宅で作業する今日のアジャイル データ サイエンス チームのために設計された DGX Station A100 には、複雑な設置作業も、多額の IT 投資も必要ありません。一般的なコンセントにプラグを差し込むだけで数分後には稼働し、どこからでも作業できます。
NVIDIA DGX Station A100 は、MIG 対応 NVIDIA A100 GPU が 4 つ完全相互接続された、世界で唯一のワークステーションスタイル システムです。NVIDIA® NVLink® によって、システム パフォーマンスに影響を与えることなく、並列ジョブを実行し、複数のユーザーに対処します。完全に GPU 最適化されたソフトウェア スタックと最大 320 ギガバイト (GB) の GPU メモリで大規模モデルをトレーニングできます。
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あらゆる業界で、対話型 AI、レコメンダー システム、コンピューター ビジョンなどのワークロードが増加し、ディープラーニングに用いるデータセットが大規模になり、複雑化しています。統合ソフトウェア スタックが付属する NVIDIA DGX Station A100 は、PCIe ベースのワークステーションよりも短時間で、複雑な AI モデルを解決に導きます。
推論ワークロードは通常、利用できるあらゆるコンピューティング リソースを活用し、スケール アウトできるアジャイルなエラスティック インフラストラクチャを必要とするため、データ センターにデプロイされます。NVIDIA DGX Station A100 は、データ センターにデプロイする前に、推論のパフォーマンスと結果をローカルでテストするのに最適です。これを可能にするのが MIG のような統合テクノロジです。そうしたテクノロジが推論ワークロードを加速し、AI アプリケーションの実行に必要な最大級のスループットとリアルタイムの応答性をもたらします。
企業は連日、これまでにない量のデータを生成し、収集しています。GPU で分析を高速化しない場合、この膨大な量の情報は機会損失を意味します。多くのデータを分析するほど、得られる知見も増えていきます。NVIDIA DGX Station A100 があれば、データ サイエンス チームはこれまで以上に短期間で、実用的なインサイトをデータから導き出すことができます。
HPC (ハイ パフォーマンス コンピューティング) は、科学進歩の力となる最も重要なツールの 1 つです。さまざまな分野にわたり、700 超のアプリケーションを最適化する NVIDIA GPU は、まさに現代の HPC データ センターのエンジンであると言えるでしょう。NVIDIA A100 Tensor コア GPU を 4 基搭載した DGX Station A100 は、HPC クラスターにデプロイする前に科学ワークロードを開発者がテストするのに最適なシステムです。オフィスや、さらには自宅でも、画期的なパフォーマンスを実現します。
高性能なトレーニングにより、生産性が向上し、洞察を得るまでの時間と市場投入までの時間が短縮されます。
BERT 大規模なトレーニング済み Phase 1
3 倍以上の高速化
DGX Station A100 320GB; Batch Size=64; Mixed Precision; With AMP; Real Data; Sequence Length=128
BERT 大規模な推論
4 倍以上の高速化
DGX Station A100 320GB; Batch Size=256; INT8 Precision; Synthetic Data; Sequence Length=128, cuDNN 8.0.4
ResNet-50 V1.5 トレーニング
高い拡張性
DGX Station A100 320GB; Batch Size=192; Mixed Precision; Real Data; cuDNN Version=8.0.4; NCCL Version=2.7.8; NGC MXNet 20.10 Container
主要な業界をまたがっている企業は、その分野に固有の完全なソリューションを使用して、より速い洞察を得ることができます。以下のトピックを選択して、ソリューションの利点の詳細をご覧ください。
マサチューセッツ総合病院 (MGH) およびブリガム アンド ウイメンズ病院 (BWH) 臨床データ サイエンス センター (Center for Clinical Data Science) は、DGX Station で敵対性生成ネットワーク (GAN) を実行しています。GAN は脳の MRI 画像を合成し、かなり少ないデータでニューラル ネットワークをトレーニングすることを可能にします。DGX Station は専用 AI リソースとして放射線技師によるプロジェクトの前進を後押ししています。
スイス連邦鉄道 (SBB) は 15,000 両の列車を所有しており、毎日 120 万人に利用されています。DGX Station のパワーは、鉄道線路の故障検出の精度を上げ、かつ自動化しました。また、現場検証の時間を短縮しました。DGX Station の最適化された AI ソフトウェアにより、SBB のエンジニアはコンポーネントのテストや構成ではなく、適切なデータの収集に集中できるようになりました。
Avitas Systems は AI 搭載のロボットを利用しています。ロボットは腐食、漏出、人間の目には見えないその他の不具合を驚異的な精度で検出したり、人間が行けない場所に行ったりできます。同社は、データ センターの NVIDIA DGX サーバー開発されたディープ ニューラル ネットワークを使用し、現場の NVIDIA DGX Station に簡単に拡張して、データが生成された場所の最も近くで推論を行っています。
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